1. PRINCIPIOS DE LA TRANSMISION DE
INFORMACION
DEFINICION DE COMUNICACION
 Se puede definir la comunicación como el proceso mediante el cual
se transfiere información desde un punto en el espacio y en el
tiempo, denominado “fuente de información”, hasta otro punto
denominado “destino de la información”, con el mínimo de
pérdidas o perturbaciones.
 En esencia, las comunicaciones electrónicas son: la transmisión, la
recepción y el procesamiento de la información, con el uso de
circuitos electrónicos.
ING. CARLOS RODENAS REYNA

2. Transmisión digital
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3. Radio digital
El radio digital utiliza portadoras analógicas, al igual que los sistemas
convencionales. Hay tres técnicas de modulación digital: ASK, FSK,
PSK y QAM.
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4. Fuente de Información
 La información se define como conocimiento o datos comunicada o
recibida.
 La información o inteligencia a transmitir se origina en la fuente de
información. Esta información se materializa como un conjunto, que
sin perder generalidad supondremos finito y discreto, de N símbolos
o mensajes distintos e independientes cuyo significado es conocido
en el destino del sistema.
 La fuente de información así definida se denomina “fuente discreta
sin memoria”.
 Hay muchas clases de fuentes de información, incluyendo personas y
máquinas, de manera que los símbolos o mensajes pueden tomar
una gran variedad de formas: una secuencia de símbolos discretos o
letras, una magnitud que varía en el tiempo, etc.; pero cualquiera
que sea el mensaje, el propósito del sistema de comunicación es el
de proporcionar una réplica más o menos exacta del mismo en el
destino.
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5. Transductor de Entrada
Como regla, el mensaje que produce la fuente no es de
naturaleza eléctrica y, por lo tanto, es necesaria la presencia
de un “transductor” o “codificador” que convierta el mensaje
en una “señal”.
Esta última es una magnitud eléctrica variable en el tiempo
(corrientes o voltajes) compatible con el tipo particular de
sistema de transmisión que se emplee.
Nótese entonces la diferencia entre información, mensaje y
señal:
 Información es la inteligencia o significado que se va a
transmitir; es una entidad intangible.
 Mensaje es la materialización de la información en una
cantidad mensurable: el mensaje es el soporte de la
información.
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6.  Señal es la magnitud eléctrica que resulta de la
transformación de una magnitud no eléctrica portadora de
información en una magnitud eléctrica variable en el
tiempo.
 A este respecto, el número de elementos del conjunto de
las señales de salida del transductor debe ser igual al
número de elementos del conjunto de símbolos o mensajes
de la fuente de información. La señal de salida del
transductor se conoce también con el nombre de “señal
mensaje”.
 El transductor de salida o “descodificador”, efectúa la
operación inversa del transductor de entrada; es decir,
reconvierte las señales eléctricas recibidas en los símbolos o
mensajes correspondientes, los cuales son presentados al
destinatario para su interpretación.
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7. Transmisor
 Aunque no deja de ser frecuente encontrar el transductor de
entrada acoplado directamente al canal, como sucede, por
ejemplo, en un sistema telefónico local, generalmente es
necesario “modular” una señal sinusoidal con la señal del
transductor de entrada, sobre todo para transmisión a gran
distancia.
 La “modulación” es la variación sistemática de alguna
característica de una señal, denominada “portadora”, en
concordancia con la señal mensaje o “señal modulante”.
Canal
 El canal de transmisión es el enlace eléctrico entre el
transmisor y el receptor. Puede ser un par de conductores, un
cable coaxial, una fibra óptica o sencillamente el espacio libre
en el cual la señal se propaga en forma de una onda
electromagnética. Al propagarse a través del canal, la señal
transmitida se distorsiona debido a las no linealidades y/o las
imperfecciones en la respuesta de frecuencia del canal.
 Otras fuentes de degradación son el “ruido” y la
“interferencia” que recoge la señal a su paso por el canal.
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8. Receptor
 El objeto del receptor es el de extraer la señal deseada a
partir de la señal degradada transmitida por el canal.
 Como las señales recibidas son en general débiles y plagadas
de ruido, una primera operación del receptor es la
amplificación y filtrado de dichas señales para poderlas
procesar.
 Pero la operación fundamental del receptor es la
“demodulación” o “detección”, que es el proceso inverso de la
modulación en el transmisor.
 Debido a la degradación de la señal recibida, el receptor no
puede reconstruir exactamente la señal original, aunque el
tipo de degradación que resulta depende del sistema de
modulación que se utilice.
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9. Ruido
 El término “ruido” se utiliza comúnmente para denominar
aquellas señales que perturban la transmisión y
procesamiento de señales en los sistemas de comunicación y
sobre las cuales no se tiene un control completo.
 El ruido que afecta a un sistema de comunicación se clasifica
en categorías dependiendo de su origen.
 Cuando el ruido proviene de los componentes del sistema
tales como resistencias, tubos al vacío y dispositivos de
estado sólido, se conoce como “ruido interno”.
 La segunda categoría de ruido resulta de fuentes externas al
sistema de comunicación e incluye el ruido atmosférico,
extraterrestre y el producido por el hombre; es el “ruido
externo”.
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10. 1. Ruido Atmosférico.
Producido por descargas eléctricas asociadas a las tormentas.
Se conoce comúnmente como “estática”. Por debajo de los
100 MHz, la intensidad de campo es inversamente
proporcional a la frecuencia.
En el dominio del tiempo se caracteriza por impulsos de gran
amplitud y poca duración; es un ruido de tipo impulsivo.
Afecta más a la banda de frecuencias medias (radiodifusión)
que a la banda de FM o TV. En la transmisión de datos es de
particular importancia.
2. Ruido Extraterrestre.
 Incluye el debido al sol y otros cuerpos calientes del
firmamento.
 Debido a su alta temperatura y proximidad a la tierra, el sol
es una fuente intensa, pero afortunadamente localizada, de
energía radiante en una amplia gama de frecuencias.
 Las estrellas son fuentes de energía radiante de banda ancha,
que aunque más distantes y por ende menos intensas, por
ser más numerosas son colectivamente importantes como
fuentes de ruido.
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11.  Radioestrellas, tales como quasares y pulsares, también
contribuyen al ruido cósmico que en conjunto se extiende
desde unos cuantos MHz hasta unos cuantos GHz.
3. Ruido producido por el hombre.
 Incluye las descargas por efecto corona en líneas de alta
tensión, el producido por motores eléctricos, sistemas de
diatermia, ruido de conmutación, etc.
 El ruido de conmutación y de sistemas de ignición es del
tipo impulsivo tal como el ruido atmosférico. El debido al
alumbrado fluorescente es un ruido muy frecuente en
nuestro medio ambiente.
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12. Ancho de Banda y Potencia de Transmisión
 En los sistemas de transmisión existen dos parámetros de
gran importancia: el ancho de banda del canal y la potencia
transmitida.
 Los sistemas de comunicación deben diseñarse entonces para
utilizar estos dos recursos en la forma más eficiente posible.
 En general, es difícil optimizar ambos recursos
simultáneamente, pues en la mayoría de los canales de
comunicación un recurso puede considerarse más importante
o más escaso que otro.
 Se puede, por lo tanto, clasificar los canales como “limitados
en potencia” o “limitados en ancho de banda”.
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13.  Por ejemplo, los canales telefónicos son canales
limitados en ancho de banda, mientras que un canal
de microondas lo es en potencia.
 La meta ideal en el diseño de un sistema de
comunicación es la de transmitir información a la
máxima velocidad con el mínimo de potencia y ancho
de banda.
 La utilización óptima y eficiente de estos recursos es
el principal objetivo en el diseño de los sistemas de
comunicación prácticos.
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14. CONCEPTO Y MEDIDA DE LA INFORMACION
 Consideremos un suceso A cualquiera.
Cuanto menos se sepa de un suceso mayor será, digamos,
nuestra sorpresa al conocer la realización del mismo. La
ignorancia en cuanto al suceso es simplemente la
incertidumbre que se tiene acerca de él.
 Al realizarse el suceso, la incertidumbre se convierte en
certeza y hemos obtenido un conocimiento o recibido una
información.
 Por consiguiente, podemos decir que:
Cantidad de Incertidumbre = Cantidad de Información (1)
 Por otro lado, la magnitud de la incertidumbre depende del
grado de probabilidad de ocurrencia del suceso A.
 Cuanto mayor sea la probabilidad de ocurrencia del suceso,
menor será nuestra incertidumbre.
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15.  En consecuencia, podemos decir que la incertidumbre acerca
del suceso A es función de la probabilidad de que dicho
suceso ocurra.
Sea entonces
U(A) = Incertidumbre acerca del suceso A
I(A) = Información adquirida al realizarse el suceso A
PA = Probabilidad de ocurrencia del suceso A
Podemos escribir entonces de (1) que:
U(A) = I(A) = f(PA) (2)
 En este sentido, la información es una medida de la
incertidumbre.
 Por lo tanto, la información asociada con el conocimiento de
que un suceso dado ha ocurrido, es una función de la
probabilidad de ocurrencia de ese suceso. Se trata entonces
de hallar la relación funcional f(PA).
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16. f(PA)≥ 0 donde 0 ≤ PA ≤ 1
 Una condición esencial que la relación funcional f(PA) debe
satisfacer, es la aditividad.
 En efecto, si se considera que el suceso A está formado por la
intersección de dos sucesos independientes B y C cuyas
probabilidades son PB y PC, respectivamente, entonces
Si A = BC, f(PA)= f(PB)+f(PC) (3)
 La información es una magnitud positiva, de donde
f(PA)≥ 0 donde 0 ≤ PA ≤ 1 (4)
 La probabilidad de un suceso cierto es 1, pero la información
o incertidumbre será 0; de modo que podemos escribir:
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17.  Por último, si la probabilidad de un suceso A es menor que la
probabilidad de un suceso B, debe verificarse que:
f(PA)> f(PB) para PA < PB (6)
 Hartley demostró que la única relación funcional que satisface las
condiciones (3) a (6) es una función logarítmica de la forma
 La solución más sencilla es aquella cuando se selecciona uno de
dos mensajes o símbolos, en cuyo caso b = 2.
 La unidad de información se denomina entonces “bit”
(contracción inglesa de “binary digit”)
I(A) es la cantidad de información, en
bits, asociada con un suceso A cuya
probabilidad de ocurrencia es PA.
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18.  La cantidad de información definida en la ecuación I(A) ha
sido obtenida para un solo mensaje y no es apropiada para
describir una fuente que produce un conjunto de diferentes
mensajes.
 La caracterización matemática de un sistema de comunicación
generalizado ha producido un cierto número de aspectos
importantes, entre los cuales se tiene:
1. La información promedio contenida en un mensaje dado.
2. La velocidad a la cual una fuente produce la información.
3. La capacidad de un canal para manejar o transportar esa
información
4. La codificación de los mensajes para optimizar los tres
aspectos anteriores.
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19. Entropía
 Consideremos una fuente discreta que produce N símbolos o
mensajes {x1, x2, x3, ..., xN} distintos e independientes, con
probabilidades de ocurrencia correspondientes {P1, P2, P3,
....,PN}, donde Pi ≠ Pj , i ≠ j.
 Desde un punto de vista probabilístico, el conjunto discreto de
N símbolos o mensajes producidos por la fuente se puede
considerar como un proceso aleatorio discreto; es entonces un
conjunto de N variables aleatorias, cada una de las cuales
toma valores en el conjunto {x1, x2, x3,..,xN} con probabilidades
{P1 , P2 , ......., PN}.
 De la definición de la probabilidad, debe cumplirse que
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20.  Cuando se transmite un mensaje cualquiera x j, la información
asociada es Ij = log2(1/Pj) bits.
 Supongamos que se transmite una larga secuencia de L
mensajes o símbolos, donde L >> 1. En esta secuencia, el
símbolo j-ésimo ocurrirá aproximadamente LPj veces y la
información asociada será LPjIj bits.
 La información total contenida en la secuencia será,
aproximadamente,
 La información promedio, en bits por símbolo (bits/símb), será
entonces la información total de la secuencia dividida por el
número de símbolos de la misma. Esta información promedio
normalmente se representa con la letra H.
H: entropía de la fuente
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21.  La entropía de la fuente, o información promedio asociada
con la fuente, significa que aunque no se pueda decir con
certeza qué mensaje se va a producir, se espera obtener en
promedio H bits de información por mensaje, o LH bits en una
secuencia de L mensajes, si L es grande.
 H es máxima cuando las probabilidades de ocurrencia de los
símbolos son iguales, es decir, cuando
P1 = P2 = P3 = ...... = PN = 1/N.
 En este caso, HMAX = log2 N
 En consecuencia, la entropía está acotada por
0 ≤ H ≤ log2 N
donde N es el número de símbolos o mensajes producidos por
la fuente.
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22. Ejemplo
Entropía de una Fuente Binaria.
 Sea una fuente binaria (N = 2). Las probabilidades de los
símbolos son p y (1−p), respectivamente. Por consiguiente,
 En la Fig. se grafica H vs p
 Nótese que si p = ½, entonces H = 1 bit, valor que
corresponde al pico de la curva.
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23. EJEMPLO
Una fuente produce cuatro símbolos A, B, C y D cuyas
probabilidades son, respectivamente, 0,5; 0,25; 0,125 y
0,125. La entropía de la fuente será
H=0,5log22+0,25log24+2x0,15log28=1,75 bits/símbolo
Si los símbolos fueran equiprobables, esto es, si p = ¼,
entonces
H=log24=2 bits/símbolo
Nótese que la entropía H es máxima cuando los símbolos
son equiprobables.
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24. Ejemplo
Consideremos la información producida por una máquina de
escribir de 26 letras y el espacio entre letras; en otras
palabras, la fuente produce 27 símbolos.
Si todos los símbolos tuvieran la misma probabilidad, HMAX =
log2 27 = 4.755 bits/letra.
Esta es la máxima información que la máquina de escribir
puede generar. Pero en el idioma español las letras tienen
diferentes probabilidades de ocurrencia en un texto.
Por ejemplo, la letra E es la que ocurre con más frecuencia.
Se ha determinado experimentalmente que la información
promedio asociada con una letra es de aproximadamente 4.2
bits.
Asimismo, una palabra tiene, en promedio, 5 letras y un
contenido de información de 9.3 bits.
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